人体微幅运动信号感知系统设计
智能健康监测系统设计与实现
智能健康监测系统设计与实现一、概述随着社会的发展，人们对健康越来越关注。
现在的医学技术和健康监测设备越来越先进，相应的，智能健康监测系统的设计也得到了越来越广泛的应用。
智能健康监测系统可以实时监测人体数据，帮助人们保持健康状态，有效提高生活质量和生活安全。
二、系统设计（一）硬件设计智能健康监测系统的硬件设计需要包含以下几个方面：1、传感器：温度传感器、心率传感器、血氧传感器、血压传感器等用于监测身体的各个方面。
这些传感器通过采集人体的生理信号，并将其转换为数字信号。
2、微控制器：如ATmega32，作为系统的控制中心，负责处理传感器获取的数据并根据预设的算法进行处理，最终输出监测结果。
3、显示屏：用于展示监测结果，包括体温、心率、血氧、血压等。
4、数据存储设备：如flash存储，可以存储用户的个人身体数据，实现远程监控，后期也可以作为医学数据分析的基础。
（二）软件设计1、数据采集和处理：通过传感器采集的生理信号，采用嵌入式算法对信号进行处理，得到准确的生理指标数据，如体温、心率、血氧、血压等。
2、数据传输和与PC通信：将处理好的数据通过无线通讯模块通过WiFi连接网络，将数据传输到包含监测数据的压缩文件包，然后通过系统软件与PC进行通信，保存和分析数据。
3、数据存储：将得到的生理指标保存至云端存储，包括系统硬件进行的数据存储和远程抓取的数据存储，以便使用者随时查看。
4、数据分析：对存储的生理指标数据进行大数据分析和处理，以分析用户健康的状态、预测未来的健康问题并给出预警和建议，帮助用户进行自我监测。
三、系统实现通过以上的系统设计，我们可以实现以下功能：1、实时监测：通过传感器，实时监测用户的生理指标数据，如体温、心率、血氧、血压等。
2、数据处理：通过对监测数据的处理，得到准确的生理指标数据。
3、数据存储和传输：将处理好的数据以压缩文件包的形式存储至云端，同时通过无线通讯模块进行数据传输。
4、大数据分析：对用户的监测数据进行大数据分析，给出健康数据参考，提供用户健康状态的自我监测。
基于无线传感器网络生理参数采集系统设计
第23卷 第2期电子测量与仪器学报V ol 123 N o 12 ・94 ・ J OU R N A L O F EL EC T RO N I C M EA S U R EM EN T A N D I N S T RUM EN T 2009年2月本文于2008年4月收到。
3基金项目:广东省自然科学基金(编号:07010116)资助项目。
基于无线传感器网络生理参数采集系统设计3王 骥1 沈玉利2 林 菁1(1.广东海洋大学信息学院,湛江524088;2.仲恺农业工程学院,广州510225)摘 要:针对医院外人员远程监护,提出了一种基于无线传感器网络的人体动态生理参数采集系统。
系统将传感器网络节点布置于人体相应部位连续采集多种生理信息,直接无线发送到网关,经网关处理后将有价值信息通过CDMA 网络上传因特网送至专家系统,实现远程电子全双向的互诊。
利用所研制系统对受试者距离监测中心30km 外进行心音采集实验,实验结果与客观相符,实验数据误差不大于0.2%。
实验证明,系统稳定地工作在950M HzISM 频段,接收灵敏度-98dBm ,发射功率0.75mW ,数据速率40kbp s ,通信距离2.5km 。
而且较好地满足了实时远程监测的要求。
系统符合人类生活健康质量高要求的趋势,实现了远程医疗资源共享,因此具有特别旺盛生命。
关键词:生理信息采集;远程会诊;无线传感器网络;码分多址中图分类号:TP393.1TP873文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.4010;520.20Design of collection system of physiological parameters based onwireless sensor net w orksWang Ji 1 Shen Yuli 2 Lin Jing 1(rmation School ,Guangdong Ocean University ,Zhanjiang 524088,China 2.Zhongkai University of Agriculture and Engineering ,Guangzhou 510225,China )Abstract :A remote system based on wireless sensor networks is p roposed for Non 2hospital personnel dynamic monitoring.The corresponding position of sensor nodes are arranged in order to collect a variety of human p hysiological information ,and t ransported to sink by wireless directly.The information is processed and t he valuable information is uploaded to Internet t hrough CDMA network ,and sent to t he database and achieve electro nic f ull duplex diagno sis.The developed system is used to collect t he heart sounds of a vol 2unteer t hat is over 30kilometers away.The experimental result is objective.The data error is not more t han 0.2percent.The model experiment shows t hat t he system operates stably at t he operating f requency 950M Hz ISM bands ,receives sensitivity -98dBm ,t ransmit s power 0.75mW ,data rate 40kbp s and wireless communication distance 2.5km.It satisfies t he real 2time requirement of remote monitoring.The feat ure of system is t he share of medical resources and is suitable to improve human healt h quality.So it is vital.K eyw ords :p hysiologic information collection ;long 2distance diagnosis ;wireless sensor networks ;CD 2MA1 引 言人体基本生理参数中蕴涵丰富的人体健康状态信息,生理参数的连续动态监测更为了解相关系统的生理、病理状况提供了丰富信息,如动态心电监测(Holter )、动态血压监测(AMB P )等。
人体感应传感器原理
人体感应传感器原理人体感应传感器是一种能够检测人体靠近或离开的设备。
它广泛应用于安防系统、照明系统、自动门和节能系统等领域。
人体感应传感器的原理是基于红外线技术和雷达技术，通过感应到人体的热量和运动，从而触发相关设备的工作。
红外线技术是人体感应传感器的核心技术之一、人体产生的热量主要是红外线辐射，而红外线能够通过透明物质传播。
人体感应传感器通过红外线感应器来检测人体的热量辐射。
红外线感应器通常由一对红外线发射管和接收管组成，发射管发射出红外线，接收管则接收反射回来的红外线。
当人体靠近或离开红外线感应器时，发射出的红外线会发生变化，接收到的反射红外线信号也会发生相应的变化。
人体感应传感器通过检测到这些变化，来判断是否有人体靠近或离开。
另一个常用的技术是雷达技术。
雷达是一种通过发送射频信号并接收反射信号来检测目标的技术。
雷达人体感应传感器利用雷达的原理来检测人体的运动。
它通过发射高频的电磁波向周围环境发送信号，当人体靠近或离开时，人体会对射频信号产生反射。
通过接收反射信号的强度和时间来判断人体的位置和运动状态。
雷达人体感应传感器可以实现更长的探测距离和更快的响应速度。
人体感应传感器通常还配备有微处理器和相关算法，用于对接收到的信号进行处理和分析。
微处理器能够对传感器接收到的信号进行滤波、放大和解调，提高信号的可靠性和稳定性。
算法则可以对信号进行进一步的处理和分析，提取特征并判断是否有人体靠近或离开。
根据不同的应用需求，人体感应传感器还可以进行灵敏度和延迟时间的调节，以适应不同的环境和场景。
人体感应传感器的工作原理可以简单归纳为：通过红外线或雷达技术感应到人体的热量或运动，通过感应器接收到的信号判断人体的状态，触发相关设备的工作。
这种原理的传感器具有响应快速、用电量低、安装灵活等优点，广泛应用于各个领域。
总结起来，人体感应传感器的原理是基于红外线和雷达技术。
它利用红外线感应器或雷达感应器来检测人体的热量和运动，通过对感应到的信号进行处理和分析，判断人体的状态，从而触发相关设备的工作。
人体知觉与运动的研究
人体知觉与运动的研究人类的运动系统是有机体的一个基本部分，它通过感知和反应在复杂的动态环境中调节人体的姿势和运动。
本文将通过介绍人体知觉、运动的神经控制和相关的研究进展，探讨人体这一神奇系统的运作机制。
一、人体知觉人体感知系统是通过感受器来反映环境变化和体内情况，为适应环境的变化做出及时反应。
感知系统包括视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉等各种感觉系统，而运动系统正是通过整合这些感知信息进行反应的。
视觉是人类感知系统中最为基本的部分，在人体的视觉系统中，眼球中的视网膜便是感受视觉的器官。
视网膜接收光线，并将其转化为神经信号，传递到大脑的视觉皮层，经过复杂的神经处理后形成人类所看到的图像。
听觉系统是通过耳蜗中的毛细胞，将声音转化为脑内电信号，使我们能够听到声音并分辨它们的来源和强度。
触觉系统包括机械感觉、温度感觉和痛觉等多个方面。
触觉系统的感受器包含皮肤、关节和肌肉等组织。
它们散布在机体不同的位置，能够感受到外界机械刺激、冷热变化和痛感等信息。
味觉和嗅觉是生物体依靠感知环境中所存在的化学物质和某些基本生命需求，如食物、水和卫生等方面的感觉系统。
味觉通过舌和口腔中的味蕾进行感知，而嗅觉则是通过鼻子中的嗅觉细胞来实现。
二、人体运动神经控制人体运动系统通过和感知器相互作用，将神经信号传递到肌肉和关节，调节人的姿势与运动。
在人体运动系统中，与设备中的主控程序类似，神经系统将肌肉运动分解为许多基本的步骤，每一步都是由不同的神经元所控制的。
神经系统采用类似于“红绿灯”的系统完成这些任务。
每个肌肉和动作步骤都有一个特定的神经元群，在信号的传递过程中，这些神经元互相配合协同工作，以使肌肉精确地制造所需的动作和力。
肌肉的收缩需要依靠神经元的控制，肌肉中的感受器，感知肌肉长度和应力的变化，再通过神经元反馈到大脑和脊髓，从而控制肌肉的收缩和放松。
通过刺激交感神经系统，在运动时大量的能量可以被释放，同时，肌肉的收缩也不会导致过度损伤。
微波感应人体传感器的典型应用电路
微波感应人体传感器的典型应用电路这里介绍的微波感应控制器和市场上常见的简易型微波感应控制器相比较，因为采用专用的微处理集成电路HT7610A，不但检测灵敏度度高，探测范围宽，而且工作非常可靠，误报率极低，能在－25～＋45度的温度范围内稳定工作，最适和在中、高档防盗报警系统中作人体移动检测传感头使用。
1.工作原理微波感应控制器使用直径9厘米的微型环形天线作微波探测，其天线在轴线方向产生一个椭圆形半径为0～5米（可调）空间微波戒备区，当人体活动时其反射的回波和微波感应控制器发出的原微波场（或频率）相干涉而发生变化，这一变化量经HT7610A进行检测、放大、整形、多重比较以及延时处理后由白色导线输出电压控制信号。
高可靠微波感应控制器内部由环形天线和微波三极管组成一个工作频率为2.4GHz的微波振荡器，环形天线既做发射天线也可接收由人体移动而反射的回波。
内部微波三极管的半导体PN结混频后差拍检出微弱的频移信号（即检测到人体的移动信号),微波专用微处理器HT7610A首先去除幅度太小的干扰信号只将一定强度的探测频移信号转化成宽度不同的等幅脉冲，电路只识别脉冲足够宽的单体信号，如人体、车辆其鉴别电路才被触发，或者两秒内有2～3个窄脉冲，如防范边沿区人走动2～3步，鉴宽电路也被触发，启动延时控制电路工作。
如果是较弱的干扰信号，如小体积的动物，远距离的树木晃动、高频通讯信号、远距离的闪电和家用电器开关时产生的干扰予以排除。
最后输HT7610A鉴别出真正大物体移动信号时，控制电路被触发，输出2秒左右的高电平，并有LED2同步显示，输出方式为电压方式，有输出时为高电平（8伏以上），没有输出时为低电平。
微波专用的微处理器HT7610A的时钟频率为16KH，当初次加电时，系统将闭锁60秒，期间完成微处理器的初始化并建立电场，这时LED闪亮60秒后熄灭，系统自动进入检测状态，当检测到有效信号时，将有2秒信号输出，并由指示灯LED同步点亮。
基于物联网技术的人体生命监测系统设计
基于物联网技术的人体生命监测系统设计第一章绪论1.1 研究背景随着社会的发展和人们生活水平的提高，人们对自身的健康和安全关注越来越高。
当今，物联网技术成为了人们关注的焦点，也成为了各行各业的研究热点。
物联网技术将传感器、通信技术、计算机技术等多种技术结合在一起，实现了设备之间的互联互通。
尤其是在医疗健康领域，物联网技术的应用越来越广泛，可为人类健康服务提供更多便利，如智能医疗、智能诊断、远程监测等等。
针对日益增长的人群对健康方面的关注和需求，本文基于物联网技术对人体生命监测系统进行设计，旨在打造一款可用于对人体生命参数进行准确、实时监测的系统，以保障人们的健康和安全。
1.2 研究目的和意义针对生命监测系统的研究，在人们的生产生活中具有多种应用，其中一些最主要的应用如下：（1）在医疗领域中，人体生命监测系统可用于记录和监测医疗人员和病人的生命体征，有助于实现临床管理的智能化，提高医疗健康水平。
（2）人体生命监测系统可为身体健康不佳的老年人、儿童、残疾人等提供远程监护服务，通过远程监控生命状态，有效保障人群的健康安全。
（3）人体生命监测系统的应用可以拓展到各种身体劳动的工作环境，如高海拔、高温、高蒸汽等极端环境中的工作人员。
这些人员的生命体征常常受到外界环境的影响，生命监测系统可以及时监测生命体征，保障其安全。
1.3 研究内容和方法本文主要研究基于物联网技术的人体生命监测系统的设计方案，系统的设计目标是实现对人体生命参数的实时监测，并能实现数据的实时显示和远程传输。
本文将涉及到以下内容：（1）人体生命监测系统的研究和现状分析。
对人体生命监测系统相关的国内外研究现状和主流技术进行分析，总结现有研究中存在的问题和不足。
（2）要设计一款满足实际需求的人体生命监测系统，需要选择合适的硬件设备和技术。
本文将介绍所选用的传感器、嵌入式系统等硬件设备以及相应的通讯技术、数据存储和处理等技术方法。
（3）通过硬件设备、应用程序设计和算法设计等多个方面来实现系统的有效性。
人体感应传感器原理
人体感应传感器原理人体感应传感器是一种能够感知人体活动的电子设备，它可以通过人体的热量和运动来实现对环境的感应和控制。
人体感应传感器的工作原理主要基于红外线技术和微波雷达技术。
首先，我们来介绍一下红外线技术。
人体感应传感器中常用的红外线技术是通过红外线传感器来实现的。
红外线传感器可以感知人体散发的红外线热量，当有人或动物经过时，其散发的热量会被红外线传感器所感知，并产生相应的信号。
这样，人体感应传感器就可以通过检测到的红外线信号来判断是否有人体活动，从而实现对照明、门窗等设备的自动控制。
其次，微波雷达技术也是人体感应传感器常用的工作原理之一。
微波雷达传感器可以发射微波信号，并接收被物体反射回来的微波信号。
当有人或物体进入微波雷达的感应范围时，它们会对微波信号产生反射，微波雷达传感器就可以通过检测到的反射信号来判断是否有人体活动，从而实现对设备的自动控制。
在人体感应传感器的工作过程中，红外线技术和微波雷达技术常常结合使用，以提高传感器的准确性和稳定性。
通过对红外线信号和微波信号的分析和处理，人体感应传感器可以有效地识别人体活动，并对环境进行智能化控制。
除了红外线技术和微波雷达技术，人体感应传感器还可以采用超声波技术和图像识别技术等其他原理。
超声波传感器可以发射超声波信号，当有人或物体进入超声波传感器的探测范围时，超声波信号会被反射回来，传感器就可以通过接收到的反射信号来判断是否有人体活动。
图像识别技术则是通过摄像头对环境进行实时监测和图像识别，从而实现对人体活动的感知和控制。
总的来说，人体感应传感器的工作原理主要包括红外线技术、微波雷达技术、超声波技术和图像识别技术等。
这些技术的应用使得人体感应传感器在智能家居、安防监控、自动化控制等领域发挥着重要作用，为人们的生活和工作带来了便利和安全保障。
随着科技的不断进步和创新，人体感应传感器的原理和应用也将不断得到完善和拓展，为智能化生活和智能化社会的建设提供更多可能性。
人体下肢运动力学分析与建模
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杭州电子科技大学硕士学位论文
第1章
1.1 课题背景及研究意义
绪论
从古至今，因为战争、工伤、疾病、交通事故和意外伤害等原因而产生的下 肢截肢者随着工业、交通的迅速发展而迅速增加。一项调查显示仅美国每年就大 约有 11 万人失去下肢，而我国目前下肢残疾者更是高达 600 万人，其中下肢截肢 者约 137 万多人[1]。这些下肢截肢者由于失去了人类最基本的功能之一——行走， 生活难以自理，被安置在一些脱离社会的特定角落，致使他们在身体心理都充满 着常人无法体会的痛苦。但是现在医疗水平还不能使肢体再生，为这些截肢者安 装人工假肢就成了恢复其一些日常活动的唯一手段。 随着科学的进步，人们生活水平的提高，不仅要求假肢要具有很好的装饰性， 而且对其运动性能的要求也越来越高。智能下肢假肢通过检测穿戴者的运动状态， 来控制假肢运动，从而提高步态的灵活性、协调性和安全性。现代运动生物力学 对人体腿部运动信息的采集与分析在机器人和假肢研究方面有着重大的作用。 二十世纪中期以来，把生物力学同体育科学理论研究相结合条件日趋成熟， 运动生物力学逐渐形成为了一门独立的学科。运动生物力学研究的内容是人体运 动中的机械运动规律，以生物学和力学的理论、方法研究人体从事各种活动、运 动和劳动的动作技术，使复杂的人体动作技术奠基于最基本的生物学和力学规律 之上，并以数学、力学、生物学以及动作技术原理的形式加以定量描述。随着计 算机、传感器、测速器、高速摄影、测力台和电子解析系统技术的应用，使准确 地测量与分析人体运动的参数成为现实，科学技术的发展为运动生物力学的研究 奠定了坚实的物质基础，而生物学、力学理论的发展与完善则为它建立了坚实的 理论基础。人体运动、活动和劳动中的各种动作技术，可以通过生物力学方法进 行测试研究，提高动作技术效率，提高运动技术水平[2]。 本论文依据获取的下肢的运动力学信息，通过建立人体下肢动力学模型和进 行运动力学分析，研究表面肌电信号与运动参数，关节力矩相互之间的关系，从 而对下肢运动进行建模。为深入地研究假肢的设计和控制建立基础，使假肢的运 动自然协调，快速灵活。为国内下肢假肢事业的发展打下基础，缩小和国外智能 假肢发展水平的差距，改善残疾人的生活质量，提高他们的社会活动参与能力， 促进社会的和谐发展，对康复医学也具有重要的意义。
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人体微幅运动信号感知系统设计通信工程专业曹宇指导教师王嵩讲师摘要近年来，随着集成电路和传感器的迅速发展，可穿戴设备正逐步融入人们日常生活和工作中。
本文基于开源硬件平台Arduino自主开发一个可穿戴设备，以三轴模拟加速度传感器捕捉人“咬牙”动作并实时记录数据，通过系统信号处理单元分析动作信号特征，输出表示动作有无的‘1’、‘0’布尔值，驱动蜂鸣器鸣响作为动作响应。
本系统实现了快速准确感知人体的布尔动作，其设计原理可用于控制MP3、手机、智能眼镜、蓝牙耳机等可穿戴电子设备。
关键词开源硬件，加速度传感器，信号特征分析，可穿戴设备1 前言1.1研究背景与意义穿戴式智能设备拥有多年的发展历史，思想和雏形在20世纪60年代即已出现，而具备智能可穿戴形态的设备则于上世纪70－80年代出现。
史蒂夫•曼基于Apple-II 6502型计算机研制的可穿戴计算机原型即是其中的代表。
随着计算机软硬件的标准化以及互联网技术的高速发展，可穿戴式智能设备的形态开始变得多样化，逐渐在工业、医疗、军事、教育、娱乐等诸多领域表现出重要的研究价值和应用潜力。
穿戴式智能设备的本意，是探索人与科技的全新交互方式，为每一个人提供专属的、个性化的服务，在个人随身移动设备上形成独一无二的专属数据计算结果。
现在，穿戴式智能设备已经从幻想走进现实，它们的出现必将深刻改变现代人的生活方式。
1.2灵感来源本文作品的灵感来源于智能手环的记步功能，智能手环内嵌的加速度传感器扑捉手的动作轨迹，通过模式识别技术辨识具有特定特征的动作信号。
由此类推，监测人类的各种动作，并且通过数据分析，能赋予动作相关联的内容。
例如，通过检测每日颈椎、下肢、手腕的活动量来预测由于活动量少而导致的关节疾病。
由于人体在行动时往往具有明显的前后动作关联性，所以我们可以通过探测前一动作来预测其后的意图，从而辅助生成下一个动作想要的结果。
例如，当人想通过腕表看时间时，通常会先将胳臂抬起并略微晃动手腕。
如果将这个动作捕捉，便可探测出用户的意图，从而预先将电子表点亮激活。
这样就增强了体验，省去了用户不必要的动作[1,2]。
作者旨在自主开发一款可穿戴设备，通过咬牙来控制电子设备，从而达到方便人类与电子设备交互的目的。
2平台搭建与算法2.1实验材料2.1.1实验设备本课题使用的实验设备和材料有：Arduino UNO开源电子原型开发板一个、入耳式耳机一个、GY-61 ADXL335三轴模拟加速度传感器模块一个、蜂鸣器一个、导线若干。
2.1.2 模块介绍Arduino UNO 开发板：Arduino UNO[3]为Arduino USB接口系列的最新版本，是Arduino平台的参考标准模板。
UNO的处理器核心是ATmega328，具有14路数字输入/输出口（其中6路可作为PWM输出），6路模拟输入，一个16MHz晶体振荡器。
图1为模块实物图。
GY-61 ADXL335三轴模拟加速度传感器模块：ADXL335是一款小尺寸、薄型、低功耗、完整的三轴加速度计，提供对应三轴的三端口电压输出，能以最小±3g的满量程范围测量加速度。
它可以测量倾斜检测应用中的静态重力加速度，以及运动、冲击或振动导致的动态加速度[4]。
图2为模块实物图。
图1 Arduino UNO开发板图2 GY-61ADXL335模拟加速度传感器模块2.2 平台搭建本课题设计的系统硬件、软件原理如图3、图4所示：图3 系统硬件框图图4 系统程序框图2.3 动作捕捉与信号采样人下颌咬合时，从闭合状态开始，执行以下步骤：咬肌放松，释放下颌骨，而后立即收紧咬肌带动颌骨向上贴合，从而完成一次咬合动作。
本文作者发现，当咬肌放松、颌骨下落时，靠耳的颌骨末端会上顶耳道外部，导致外耳道发生形变。
当带上入耳式耳机时，耳机会因耳道形变向外略微移位并在咬合时还原。
为此，作者在入耳式耳机的外壳上锯出一条凹槽，将加速度传感器嵌入到凹槽中，并用速干胶填充凹槽使传感器与耳机固定成一个整体，从而确保二者之间不发生相对位移。
这一设计巧妙实现了咬合动作到电子控制信号的转化，完成了对下颌动作的捕捉[5,6,7]。
本文作者使用Arduino UNO 内部的模数转换器（ADC ）对加速度数据采样，采样数据存储于flush 缓存中以便做后续信号处理。
2.3.1 采样率设定由于难以准确测量单次咬合的执行周期，本文采用对连续动作的持续时间求平均的方法来计量单次动作的执行时间。
记录连续10次咬合的时间为1次测量，计为T ，测量3次。
同时，为减小数据偏差，实验邀请了不同年龄段的两位男性、一位女性作为测试对象。
因此，单次咬合动作执行时间τ按下式估计：31231()33p p p p T T T τ=++=∑ (1) 式中，{}31pi i T =表示第p 位参试者的3次测量时间。
测量结果表明，人1次咬合的平均时间为450ms 。
所以，根据奈奎斯特采样定理，设定ADC 的采样率()10/4501000≥⨯Hz 。
2.3.2 采样数据分帧数据按帧处理，根据奈奎斯特定理和实测数据发现，每帧50个样点即能完整包含1次咬合信号周期。
虽然以帧间不重叠的方式处理信号，能有效降低MCU的计算负担，但是如果咬合冲击峰横跨相邻两帧的话（这种情况在实际测试中并不多见），将可能导致算法误判。
为降低误判率，本文作者使用帧间叠接半帧（25个样点）的方式确保被截断峰完整出现在下一帧数据中。
图5所示为叠接的帧结构。
在程序设计中，使用3个数组分别存储3个垂直轴（X、Y、Z）向上的加速度数据。
实验发现，咬合动作在Y轴（即横贯双耳的方向）方向上加速度变化明显。
为此，对Y轴上的加速度信号使用长度为50个元素的数组，而对X（正前方）、Z（头顶上方）两轴数据使用长度为25的数组，以辅助滤除噪声[8,9]。
图5 叠接帧示意图图6 标准的两次咬合信号2.3.3 采样数据可视化本文作者使用开源的轻量级串口数据可视化软件Serial Chart来对串口传输的加速度数据进行显示以便调试程序[10]。
Serial Chart为Arduino常用的串口调试软件，类似的数据可视化软件有很多，如功能强大的Processing[11]。
Serial Chart绘制的两次标准咬合波形如图6所示。
2.4 咬合动作感知算法2.4.1 消震算法人体的剧烈动作，如骑车时路面不平导致的人体震荡、猛然回头导致头部抖动等都会对检测算法造成干扰[12]。
本文作者发现，人体在做这些动作时，Y轴数组所存储的相邻数据之差比咬合动作所产生的相邻数据之差大得多。
为避免这些干扰影响准确率（定义见3.2节），作者将Y轴的50个数据两两比较，若相邻两数据的差的绝对值大于2（该阈值为经验值），则判定为非咬合信号，返回false。
若不大于2，返回true。
以下是消震算法代码：for (int i = 0; i < 48; i++) { // 遍历arrayYif ( abs(arrayY[i] - arrayY[i + 1]) > 2) {// 判断相邻两元素之差return (false);}}实测表明，该消震算法能显著提高准确率，并能有效减少MCU运算负担。
2.4.2 限幅算法限幅算法是为了滤除动作幅度相对较大的干扰信号。
人站起或坐下所引起的失重或超重现象、左右摇头、横向移动等动作都会使Y轴数据大幅度震荡[13]，为此，笔者采用判断Y轴数组中最大值与最小值之差，并判断其是否介于[3,11]（该阈值为经验值）的方式来滤除幅度较大的动作带来的噪声。
另外，作者还加入了一个初值为0的计数器变量[14]，当人体相对地面静止250毫秒后将计数器加1，当人体相对地面大幅度运动时，计数器减1。
一旦计数器大于4则认为人体处于相对稳定的状态，这时才开始判定，否则认为人体没有控制信号发出。
同时，为防止其计数过大或过小，计数器还实现了复位功能，若计数器小于2则令其等于2，若计数器大于7则令其等于7。
2.4.3 选峰算法信号时域波形中呈现尖刺状的连续区域称为峰，若将数据存放于数组中并顺序打印出来，即可直观地看到数组中存在某一个或多个元素，其幅值大于等于两侧元素的幅值。
人下颌咬合一次会形成两个或两个以上的“峰”形的电信号，检测信号中的峰就等于在判断前一刻是否出现了一次咬合，这是选峰算法要完成的功能，如下是其代码片段：boolean judgeThePeak() {for (int i = 3; i < 46; i++) {if ((arrayY[i] >= arrayY[i + 1]) &&(arrayY[i + 1] > arrayY[i + 2]) &&(arrayY[i] > arrayY[i + 3]) &&(arrayY[i] >= arrayY[i - 1]) &&(arrayY[i - 1] > arrayY[i - 2]) &&(arrayY[i] > arrayY[i - 3]) &&(arrayY[i] > arrayY[i + 4])) number++; //峰数量累加}if(number > 1){ // 如果大于1就初始化为0，以便继续使用number = 0; return (true);} else{number = 0; return (false);}}2.4.4 方差预处理咬合准确是基于处理Y轴数据而得，但若每次都对Y轴数据作完整处理，而无预处理的话，将不仅增加MCU的运算负荷，还要额外增加其不必要的功耗。
实验发现，如果人在X、Z轴向上产生动作信号，那么该方向上的信号方差必会较平稳时大。
而剧。